Морфогенетический Нейро-Рой / Точность распознавания цифр

Как превратить рой нейронов, кластеризующий образы цифр, в классификатор? Узнайте, как проверить точность классификатора на MNIST, используя принципы биологической эволюции и энергетического баланса!

Мы продолжаем эксперименты с «Морфогенетическим Нейро-Роем».
Первую часть рекомендуется посмотреть, чтобы иметь представление о модели роя:
https://rutube.ru/video/93237fce9666b...
В прошлый раз автономные агенты научились видеть различия в цифрах, работая как чистый кластеризатор. Но как заставить их не просто группировать данные, а присваивать им конкретные имена — 0, 1, 7?

В этом выпуске мы совершаем ключевой шаг: превращаем «дикий» рой в самообучающийся классификатор без использования традиционного градиентного спуска. Мы используем элегантный метод «Ассоциативного Маркирования», вдохновленный тем, как мозг закрепляет ассоциации.

Что вы узнаете из этого видео:

*Концепция Резонансного Маркирования:* Как мы калибруем агентов, наблюдая за их победами в конкуренции, чтобы присвоить им метки классов (например, «Детектор Семерок»).
*Биологическая Аналогия:* Как этот процесс похож на формирование специализированных нейронных групп в живом мозге.
*Инференс:* Простая и быстрая логика предсказания, основанная на том, какой агент оказался самым сильным в рое.
*Взгляд в Будущее:* Анонс следующего этапа — внедрение вертикального роста и локального зрения, что приблизит наш рой к архитектуре CNN.

Если вы интересуетесь нейроморфными вычислениями, самоорганизующимися системами или ищете альтернативы стандартному машинному обучению, этот выпуск может быть вам интересен. Смотрите, как хаос превращается в высокоточный порядок!

Не забудьте поставить лайк, если вам понравился этот подход, и напишите в комментариях, какие еще биологические механизмы стоит внедрить в наш рой! Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить следующую ступень эволюции нейро-систем.

Код модели: https://gitverse.ru/Nikas/NeuralNet.2...

#нейросеть #машинноеобучение #нейроморфный #классификация #mnist #эволюция #самообучение #искусственныйинтеллект #deeplearning